論文の概要: Keypoint-based Stereophotoclinometry for Characterizing and Navigating Small Bodies: A Factor Graph Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06865v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 22:23:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 17:57:39.656947
• Title: Keypoint-based Stereophotoclinometry for Characterizing and Navigating Small Bodies: A Factor Graph Approach
• Title（参考訳）: キーポイントを用いた小体識別・ナビゲート用ステレオフォトクリノメトリ:因子グラフによるアプローチ
• Authors: Travis Driver, Andrew Vaughan, Yang Cheng, Adnan Ansar, John Christian, Panagiotis Tsiotras
• Abstract要約: 本稿では,ステレオフォトクリノメトリの技法をキーポイント・ベース・ストラクチャ・トゥ・モーションシステムに組み込むことを提案する。 提案された枠組みは、小惑星4ベスタのコーネリアクレーターの実際の画像に基づいて検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.863759076104104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes the incorporation of techniques from stereophotoclinometry (SPC) into a keypoint-based structure-from-motion (SfM) system to estimate the surface normal and albedo at detected landmarks to improve autonomous surface and shape characterization of small celestial bodies from in-situ imagery. In contrast to the current state-of-the-practice method for small body shape reconstruction, i.e., SPC, which relies on human-in-the-loop verification and high-fidelity a priori information to achieve accurate results, we forego the expensive maplet estimation step and instead leverage dense keypoint measurements and correspondences from an autonomous keypoint detection and matching method based on deep learning to provide the necessary photogrammetric constraints. Moreover, we develop a factor graph-based approach allowing for simultaneous optimization of the spacecraft's pose, landmark positions, Sun-relative direction, and surface normals and albedos via fusion of Sun sensor measurements and image keypoint measurements. The proposed framework is validated on real imagery of the Cornelia crater on Asteroid 4 Vesta, along with pose estimation and mapping comparison against an SPC reconstruction, where we demonstrate precise alignment to the SPC solution without relying on any a priori camera pose and topography information or humans-in-the-loop
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SPCからSfM(keypoint-based structure-from-motion)システムへの技術導入を提案し,検出されたランドマークにおける表面の正常さとアルベドを推定し,その場画像から小さな天体の形状を推定する。 ループ内検証と精度の高い事前情報に依拠するspcを用いた小体形状再構成の現在の最先端法とは対照的に,我々は高価なmaplet推定ステップを先取りし,深層学習に基づく自律的キーポイント検出とマッチング手法による密接なキーポイント測定と対応を利用して,必要なフォトグラム制約を提供する。 さらに, 衛星の姿勢, ランドマーク位置, 太陽相対方向, 表面の正常度とアルベドの同時最適化をサンセンサと画像キーポイントの融合により実現した因子グラフに基づく手法を開発した。 提案手法は,Asteroid 4 Vesta上のコーネリアクレーターの実際の画像と,SPC再構成に対するポーズ推定とマッピングの比較に基づいて検証された。

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